机器学习

在知识图谱领域，最重要的任务之一就是实体对齐 （entity alignment, EA）。实体对齐旨在从不同的知识图谱中识别出表示同一个现实对象的实体。由于embedding模块独立地学习知识图谱的emebddings，这使得多个知识图谱的embeddings落入到不同的向量空间中。而alignment模块旨在将两个知识图谱的embeddings统一（un…

数值分析<3>——任意曲线拟合 全文目录 （博客园）机器学习 （Github）MachineLearning Math 万物皆是展开式 你是否想过这样一个问题，任何的函数，也许都能通过一个“大一统”理论将他们整合在一起。事实上对于任意一种对应关系，我们都能找到一个函数尽可能去贴合它，我们采取的是一种极限的思维，举个不恰当的例子来描述，如果一个东西…

  前言 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）在70年代由苏联人 Vladimir Vapnik 提出，主要用于处理二分类问题，也就是研究如何区分两类事物。 本文主要介绍支持向量机如何解决线性可分和非线性可分问题，最后还会对 SMO 算法进行推导以及对 SMO 算法的收敛性进行简要分析，但受限于篇幅，本文不会对最优化问题、核函数…

分类问题 分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一，掌握合适的评价指标，对模型进行恰当的评价，是至关重要的。 同样地，分割问题是像素级别的分类，除了mAcc、mIoU之外，也可以采用分类问题的一些指标来评价。 本文对分类问题的常见评价指标进行介绍，并附上利用sklearn库的python实现。 将从以下三个方面分别介绍： 常用评价指标 混淆矩阵绘制及评价…

本文通过数据科学和AI的方法，分析挖掘人力资源流失问题，构建基于机器学习的解决方案，并通过对AI模型的反向解释，深入理解导致人员流失的主要因素。 ? 作者：韩信子@ShowMeAI? 数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40? 机器学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tuto…

音乐领域，借助于歌曲相关信息，模型可以根据歌曲的音频和歌词特征，将歌曲精准进行流派分类。本文讲解如何基于机器学习完成对音乐的识别分类。 ? 作者：韩信子@ShowMeAI? 数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/40? 机器学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials…

如何在海量用户中精准预测哪些客户即将流失？本文结合音乐流媒体平台 Sparkify 数据，详细讲解一个客户流失建模预测案例的全流程：探索性数据分析 EDA、数据处理、进一步数据探索、建模优化、结果评估。【代码与数据集亲测可运行】 ? 作者：韩信子@ShowMeAI? 大数据技术 ◉ 技能提升系列：https://www.showmeai.tech/tutor…

二手车交易越发繁荣的当下，如何科学定价时买卖&平台三方都关心的问题。本文结合汽车价格预测数据集，讲解『二手车价格预估模型』构建和部署的全过程：数据分析处理 & 特征工程、机器学习建模、Web应用开发等。【代码与数据集亲测可运行】 ? 作者：韩信子@ShowMeAI? 数据分析实战系列：https://www.showmeai.tech/tut…

机器学习建模高级用法！构建企业级AI建模流水线，不同环节有序地构建成工作流（pipeline）。本文以『客户流失』为例，讲解如何构建 SKLearn 流水线。 ? 作者：韩信子@ShowMeAI? 机器学习实战系列: http://www.showmeai.tech/tutorials/41? 本文地址：http://www.showmeai.tech/ar…

机器学习环境准备，以及一些会出现的错误 Conda 安装 清华镜像无脑下一步即可 创建遇到的问题以及解决办法 HTTP 000 问题 进入“C:\Users\Administrator”文件夹找到“.condarc”文件，修改内容为 ssl_verify: true show_channel_urls: true channels: – http://mir…